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向数据框架添加行的五种方法


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一、准备数据

介绍所需的包并创建一个新的DataFrame示例。

在[1]:进口熊猫作为pd

将numpy作为np导入

in [2]:数据=pd。DataFrame(np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]),columns=['a ',' b ',' c'])

在[3]:数据中

[3]:

公元前

0 1 2 3

1 4 5 6

2 7 8 9

二、insert方法

使用pandas的insert方法,第一个参数指定插入列的位置,第二个参数指定插入列的列名,第三个参数指定插入列的数据。这个方法也是我极力推荐的。

in[4]: data . insert(data . shape[1],' d ',0)

在[5]:数据中

[5]:

a b c d

0 1 2 3 0

1 4 5 6 0

2 7 8 9 0

三、obj[‘col’] = value 方法

您可以直接给数据帧赋值。

in [6]:数据['d']=0

[7]:数据中

[7]:

a b c d

0 1 2 3 0

1 4 5 6 0

2 7 8 9 0

四、reindex 方法

使用reindex函数,还可以指定由缺失值填充的值,但缺点是必须添加原列名和新列名。如果列名太多,会比较麻烦。

in[8]: data=data . reindex(columns=[' a ',' b ',' c ',' d'],fill_value=0)

在[9]:数据中

[9]:

a b c d

0 1 2 3 0

1 4 5 6 0

2 7 8 9 0

五、concat方法

Concat方法用于拼接数据。这里,在拼接过程中会创建一个包含新列名的空数据帧。优点是可以同时添加多个列名。

in[10]: data=pd . concat([data,PD。data frame(columns=[' d ']],sort=False)

在[11]:数据中

[11]:

a b c d

0 1.0 2.0 3.0南

1 4.0 5.0 6.0南

2 7.0 8.0 9.0南

六、loc 方法

loc方法与iloc方法一样,可以索引DataFrame数据。通常,data.loc[index,col]=value用于赋值。这里,用于在赋值前索引所有行。

in [12]: data.loc[:' d']=0

[13]:数据

[13]:

a b c d

0 1 2 3 0

1 4 5 6 0

2 7 8 9 0

参考:https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/102720553

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